Developers Summit 2024「LLMを活用してオンライン薬局のオペレーションを自動化した話」を見ました

PharmaX株式会社 エンジニアリング責任者 上野 彰大さん

オンライン薬局、リモート薬剤師さんを運営されている。

LLMで疑義照会を半自動化

疑義照会は処方箋の間違いなどを発見して、医師に問い合わせること。
10~20件に1件ぐらい間違えている。
だいたいは1日の最大量を超えているケースが多い。

GPT-4により、医薬品の情報を抜き出して、照らし合わせて、疑義照会文章を自動生成している。

照らし合わせるためには、まずPDFから抜き出してJSONにしないといけない。
GPT-4Vがほぼ間違いなく正しい情報の固まりとして抜き出してくれる。

WebにあるPMDAの情報をスクレイピングして、照らし合わせる。
その結果によりプロンプトを作って、医師に問い合わせる文章を自動生成してもらう。
生成結果はSlackに飛んでくるので、それを薬剤師さんがチェックして医師に送信する。
1通あたりの文章生成までのコストが10円程度。

薬剤師チャットcopilot

薬剤師さんへの問い合わせチャットメッセージが来たときに、返答を提案してくれる。
既存の患者さんや新規の患者さんとで、担当者が変わるのと同じようにプロンプトを切り替えたりしている。
法律の問題もあるので完全自動化はしてませんが、かなり高い制度で返答が作成されている。
この精度を今後も上げていくように取り組まれている。

感想

ITの力が一番効かせやすいのは、インプットからアウトプットへの自動化なんですよね。
こうきたらこうする、というのが決まっているところは自動化しやすいですよね。
ロジックだけでは対応しづらかったOCRの精度や文章生成を、LLMで対応されるのすごくいい使い方ですね。
copilotも今後どんどんいろんなところで適用されていくでしょうね。
スピードは今のところ大きな課題ですね。

最後までお読みいただきましてありがとうございました！

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@yamamanx

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